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基于BP神经网络的非线性组合预测模型在粮食物流需求预测中的应用 被引量：15
1
作者 鹿应荣 杨印生 刘洪霞 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S2期61-64,共4页
鉴于单项预测模型的局限性,在确定粮食物流需求量的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性组合预测模型,并把这一模型应用于长春市粮食物流需求的预测。误差分析表明,该预测模型可以有效地提高粮食物流需求量的预测精度。
关键词 交通运输系统工程 粮食物流 需求预测 非线性组合预测模型 BP神经网络
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创新产品市场扩散的非线性组合预测模型 被引量：3
2
作者 董景荣 杨秀苔 《重庆大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第2期83-86,共4页
提出了一种新的非线性组合预测扩散模型 ,并给出了相应的反向传播学习算法 ,理论研究与应用举例表明 :该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理诸如创新扩散时间序列这种具有一定程度不确性的组合建模与扩散预测方面有很好的应用价值。... 提出了一种新的非线性组合预测扩散模型 ,并给出了相应的反向传播学习算法 ,理论研究与应用举例表明 :该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理诸如创新扩散时间序列这种具有一定程度不确性的组合建模与扩散预测方面有很好的应用价值。为预测创新产品的未来销售和制定创新产品市场营销战略提供了决策支持。 展开更多
关键词 创新产品 市场扩散 非线性组合预测模型
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基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型 被引量：1
3
作者 熊伟 程加堂 艾莉 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期247-249,共3页
为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,... 为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,该方法的平均绝对误差及均方误差分别为17.76%和3.68%,均小于单一模型、线性组合模型及神经网络组合模型的预测结果,提高了网络的泛化能力,降低了预测风险,为风电场风速预测提供了一种新途径。 展开更多
关键词 风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化BP神经网络
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软土地基沉降非线性组合预测模型及应用 被引量：1
4
作者 彭晓丹 伏军 《邵阳学院学报（自然科学版）》 2012年第3期66-69,共4页
软土地基沉降预测是建筑物主要考虑的问题之一.基于软土地基上建筑物沉降的一些实测数据,提出了一种幂函数曲线线性回归-灰色理论相结合的非线性组合预测模型.理论分析和实例预测表明,该模型的预测值更接近真实值,预测结果的可靠度更高.
关键词 软土地基 沉降 幂函数曲线回归 非线性组合预测模型
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机床热误差非线性组合预测模型研究 被引量：2
5
作者 屈力刚 刘洪侠 +1 位作者 邢宇飞 李铭 《机床与液压》 北大核心 2021年第1期42-46,68,共6页
在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单... 在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。 展开更多
关键词 热误差补偿 非线性组合预测模型 广义回归神经网络 灰色关联度
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农网改造评价指标的非线性优选组合预测模型 被引量：5
6
作者 王敬敏 王振旗 张彩庆 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2003年第4期58-61,共4页
为解决多项目评价中指标的自适应预测问题,采用定量趋势分析与定性趋势分析相结合的方法确定模型群,建立了一套适用于众多农网项目综合评价的优选组合预测模型。试用结果表明,模型的预测精度和通用性良好。
关键词 农村电网 电网改造 评价指标 非线性优选组合预测模型 数据趋势分析
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卷烟销量组合预测模型研究 被引量：13
7
作者 吴明山 王冰 +1 位作者 起亚宁 郑飘 《中国烟草学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期84-91,共8页
[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进... [目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进行动态加权,构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先,利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合,并对 2018 年 1~4 月的销量进行预测;其次,构建非线性组合预测模型,对 3 个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权,充分利用各个模型的优势,获取销量数据的各方面的信息。[结果]研究表明,相比于单项预测模型,组合预测模型误差绝对值均小于当月的日均销售量,预测误差更加均衡,结果更加平稳,适应性更强,更符合卷烟销售的实际情况。 展开更多
关键词 卷烟销量 ARIMA 模型 神经网络 非线性组合预测模型
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能源需求非线性组合预测中包容性检验方法的改进
8
作者 冯雪 张金锁 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第10期142-147,共6页
传统包容性检验方法不能很好地适应能源需求非线性组合模型的特征,基于非线性函数的思想,本文提出将传统包容性检验的线性回归模型改进为非线性回归模型,利用逐步删除单一预测模型的组合模型与原组合模型之间的非线性包容性检验方法,确... 传统包容性检验方法不能很好地适应能源需求非线性组合模型的特征,基于非线性函数的思想,本文提出将传统包容性检验的线性回归模型改进为非线性回归模型,利用逐步删除单一预测模型的组合模型与原组合模型之间的非线性包容性检验方法,确定该单一模型是否参与非线性组合预测。实证结果显示,改进的包容性检验方法在能源需求非线性组合模型的适用性及预测精度方面均有所提高。 展开更多
关键词 传统包容性检验方法 非线性包容性检验 单一预测模型遴选 非线性组合预测模型
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